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Rosaria Silipo è Principal Data Scientist presso KNIME. Ha conseguito un dottorato in bioingegneria e ha trascorso più di 25 anni della sua carriera professionale in Intelligenza Artificiale applicata, analisi predittiva e machine learning presso Siemens, Viseca, Nuance Communications e società di consulenza privata. Condividendo la sua esperienza pratica in un'ampia gamma di settori e implementazioni, tra cui Internet of Things, customer intelligence, servizi finanziari, social media e sicurezza informatica, Rosaria è autrice di oltre 50 pubblicazioni tecniche, inclusi i suoi due libri recenti: "Guide to Intelligent Data Science" e " Codeless Deep Learning with KNIME ".

Emanuele Rossi è ricercatore nel Graph Deep Learning team a Twitter ed è contemporaneamente dottorando in Computer Science presso l’Imperial College of London. La sua ricerca si focalizza sul design di nuovi modelli di Graph Deep Learning per la modellazione di grafi il cui stato evolve nel tempo, come ad esempio reti sociali, reti di transazioni finanziarie o sistemi di raccomandazione. In precedenza, con un background in Informatica all’Imperial College of London e alla Cambridge University, Emanuele ha lavorato in progetti di fake-news detection nella startup Fabula AI, successivamente acquisita da Twitter. Emanuele è anche co-founder di LeadTheFuture, associazione no-profit che aiuta le eccellenze italiane in ambito STEM a realizzare il proprio potenziale.

Alessandro Ferrari è amministratore delegato presso ARGO Vision, una startup di visione artificiale da lui fondata nel 2016 e recentemente acquisita da Sea Vision, Gruppo Marchesini. Alessandro lavora nel campo della visione artificiale e dell’apprendimento automatico da più di 15 anni, tra ricerca e sviluppo, università e impresa. Ha avuto esperienze molto diverse: dai primi approcci alla computer vision con le multinazionali STMicroelectronics e Accenture, passando per esperienze di docenza e divulgazione scientifica presso l’università di Milano, fino alle più recenti attività da freelancer. Nel 2016 fonda ARGO Vision.

Gianmario Spacagna è Chief Scientist e Head of AI ad Helixa, co-autore delle due edizioni del libro “Python Deep Learning”, e fondatore e community builder di Data Science Milan e del Machine Intelligence Hub. In precedenza, si è occupato di data science in ambito automobilistico e IoT in Pirelli, nel settore bancario in Barclays, e in ambito cyber-security in Cisco.

Debora Nozza è Postdoctoral Research Fellow al Bocconi Institute for Data Science and Analytics dell’Università Bocconi. La sua ricerca riguarda principalmente individuare e contrastare le espressioni d’odio e la discriminazione sui social media.  Prima di arrivare in Bocconi, è stata post-doc nel gruppo MIND all’Università di Milano Bicocca, dove ha lavorato su deep learning per grafi su larga scala.

Carlotta Orsenigo è professore associato al Politecnico di Milano, dove è anche condirettrice del Master Internazionale in Business Analytics e Big Data della School of Management, e socia fondatrice dello spin-off Aiblooms. La sua attività di ricerca riguarda in particolare lo sviluppo di metodi e algoritmi di machine learning e di pattern recognition e la loro applicazione in diversi ambiti, dal marketing alle scienze della vita.

Filippo Bianchi è un professore associato del dipartimento di Matematica e Statistica alla “UiT the Arctic University of Norway”, a Tromsø ed e anche ricercatore al Norwegian Research Centre.

Filippo ha preso un dottorato alla Sapienza finanziato da Telecom Italia e incentrato sul machine learning e data analytics. In seguito ha avuto una serie di esperienze tra il Canada, Pisa, l’Università della Svizzera Italiana e la Norvegia.

La sua linea di ricerca è all'intersezione fra il machine learning, sistemi dinamici (in particolare attraverso lo studio di serie temporali) e reti complesse. Per quanto riguarda le applicazioni, Filippo ha lavorato principalmente nell’ambito di energy analytics e remote sensing, ma anche qualcosina sull’analisi di health data records.

Silvio Olivastri è un Data Scientist, appassionato di intelligenza artificiale con più di quattro anni di esperienza in ambito Deep Learning. Ha applicato le sue conoscenze in diversi contesti quali automazione industriale, intrattenimento, ricerca e servizi bancari. Laureato in Scienze e Tecnologie informatiche alla Triennale dell’Università di Bologna (sede di Cesena), nel 2015 si trasferisce a Bologna per terminare gli studi con una Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, durante la quale si appassiona alle reti neurali profonde. La tesi che svolge in Datalogic si trasforma poi in un brevetto dal titolo “Artificial intelligence-based machine readable symbol reader”. Nel 2017 entra a far parte di Musixmatch, specializzandosi nell’analisi dei testi. Negli anni successivi partecipa al progetto AI Labs e collabora con Oxford Brookes University. Quest’ultima esperienza lo porta ad affacciarsi al mondo della ricerca, pubblica infatti un paper sul Video Captioning, e nel frattempo comincia a organizzare eventi con il gruppo Data Science Bologna. Nell’ultima esperienza, appena terminata, ha cambiato completamente settore, spostandosi sul Fintech. Da poco ha iniziato una nuova avventura in una realtà stimolante e piena di sfide.

Simone Scardapane è ricercatore a tempo determinato presso l'Università Sapienza di Roma. Le sue principali aree di interesse ruotano attorno al Machine Learning, con un focus particolare su deep learning applicato ad audio e grafi. Precedentemente è stato un post-doc fellow nello stesso dipartimento e un honorary research fellow al CogBID laboratory dell'università di Stirling. È anche co-founder dell'Italian Association for Machine Learning, co-organizer dei Machine Learning & Data Science Meetup di Roma e membro dell'advisory board di Codemotion Italia. Simone è anche co-founder di Smarter Podcast, ed è un piacere averlo come ospite di questa prima puntata.